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シラバス詳細照会

シラバス詳細照会

  • 講義要項やWebシラバスの記載内容は、登録された受講生の人数や理解度に応じて、授業開始後に変更となる可能性があります。

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授業情報

開講年度 2019年度 開講箇所 文学部
科目名
心理学演習19 D(卒論)

担当教員 豊田 秀樹
学期曜日時限 春学期  水2時限
科目区分 選択演習 配当年次 4年以上 単位数 2
使用教室 32-324 キャンパス 戸山
科目キー 2432631012 科目クラスコード 04
授業で使用する言語 日本語
  コース・コード PSYX499S
大分野名称 心理学
中分野名称 心理学
小分野名称 卒業論文/研究、修士/博士論文
レベル 総仕上げ 授業形態 演習/ゼミ

シラバス情報

最終更新日時:2019/03/05 16:54:16

副題 心理統計学・教育測定学・マーケティングサイエンス 1
授業概要  心理学を基本としながら、データ解析学を学ぶ演習である。データ解析学は、客観的なデータから、現実的な要求に応えるための知見を得るための学問である。理論と実践の双方に同程度の重きを置いて、データ解析マインドを養う。 学問領域の性格上、相当量の予習・課題・宿題がほぼ毎週要求される。開始時における数学・統計学的な基礎力は「心理統計学1・2」の内容以上は要求しないが、粘り強く予習・課題・宿題を行う時間と意欲を必要とする。
 本授業は「心を測る」を既履修あるいは同時履修でなくてはならない。
 本授業は、3年生向け選択必修である。しかし卒業論文作成指導と密接に関係しているので、3年生のときに履修した学生は、必ず4年生でも履修しなければならない(同じ授業名でも3年生と4年生の時に習う学習内容は異なっている)。
授業の到達目標  教育測定学、マーケティング・サイエンス、多変量解析、データマイニング、共分散構造解析、項目反応理論、実験計画法、標本抽出理論、数理統計学等、広義の心理統計学の領域からテーマを決め、理論の学習と実習とを組み合わせて授業を構成する。3年生は、次年度も本演習をとり、卒業研究につなげるつもりで受講されたい。
授業計画  [第1回] オリエンテーション
 [第2回] データマイニングとは第1章
 [第3回] ニューラル1
 [第4回] ニューラル2
 [第5回] ニューラル3(事例発表)
 [第6回] 決定木1
 [第7回] 決定木2(事例発表)
 [第8回] SOM1
 [第9回] SOM2(事例発表)
 [第10回] 連関規則1
 [第11回] 連関規則2(事例発表)
 [第12回] クラスタリング1
 [第13回] クラスタリング2(事例発表)
 [第14回] 発表会5(クラスター分析)
 [第15回] まとめ
教科書  データマイニング入門 豊田秀樹 東京図書
参考文献  授業中に指示する。
成績評価方法
割合 評価基準
試験: 0%  ー
レポート: 0%  ー
平常点評価: 100%  日常の提出物・発表の内容で行う。
その他: 0%  ー

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